<p>I/O Fund 的首席执行官 Beth Kindig 在科技领域建立了大胆预测的声誉。就像 Cathie Wood 对 <strong>特斯拉</strong> 的长期信念一样，Kindig 始终对半导体巨头 <strong>英伟达</strong>（NVIDIA，NVDA 0.34%）表现出坚定的热情。</p>
<p>在最近接受_彭博社_采访时，Kindig 引发了争论，她透露了自己的预测：到下一个日历年末，英伟达的市值可能达到 6 万亿美元——这意味着从当前水平大约有 43% 的上涨空间。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzM4MzgvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTMwMjgwMTY2OC05LmpwZyZ3PTcwMA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="525" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzM4MzgvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTMwMjgwMTY2OC05LmpwZyZ3PTcwMA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<p>下面，我将概述 Kindig 预测背后的逻辑，然后分析我认为为她的论点增添可信度的关键驱动因素。</p>
<h2>英伟达要达到 6 万亿美元估值需要什么？</h2>
<p>英伟达绝大多数的收入来自其数据中心部门。在截至 7 月 27 日的第二财季，英伟达报告了 411 亿美元的数据中心销售额，同比增长 56%。这相当于年化约 1600 亿美元的运行率。</p>
<p>Kindig 认为，英伟达在年底前达到每季度 500 亿美元的数据中心收入的可能性——或 2000 亿美元的年化运行率——是 “非常高的”，因为该公司仍处于扩展其下一代 Blackwell 和 Blackwell Ultra GPU 架构的早期阶段。</p>
<p>她进一步认为，华尔街低估了 AI 超大规模企业的资本支出（capex）趋势。在她看来，分析师并未充分建模对英伟达 GPU 的需求规模。</p>
<p>Kindig 的计算表明，基础设施投资的激增可能会推动英伟达的数据中心业务在明年年底达到 750 亿美元的季度销售额（3000 亿美元的年化运行率）——这意味着与她 2025 年年底的数字相比增长 50%。</p>
<p>当然，理解这些算术只是故事的一部分。更大的问题是我为什么会分享 Kindig 的看涨立场——以及随着 AI 基础设施支出的加速，英伟达真正面临的风险是什么。</p>
<h2>支撑英伟达数据中心增长的支柱是什么？</h2>
<p>Kindig 论点的核心是超大规模企业的资本支出。全球最大的云服务提供商——<strong>亚马逊</strong>、<strong>微软</strong> 和 <strong>谷歌</strong>——正在投入前所未有的资金来扩展计算能力，为 AI 时代的下一个阶段奠定基础。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/9184e0c5e508b932f0648de8ea583975.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="720" height="507" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/9184e0c5e508b932f0648de8ea583975.png"/></p>
<p>YCharts 提供的 AMZN 资本支出（TTM）数据</p>
<p>其理由很简单：随着 AI 工作负载的增长和新应用的出现，训练和推理都需要越来越复杂的基础设施。随着超大规模企业加大预算，英伟达有望成为主要受益者，因为其 GPU 仍然是这些 AI 服务的支柱。</p>
<p>以机器人技术为例。像亚马逊和特斯拉这样的公司正在投资能够以人类级别的精度导航仓库操作的系统。训练物理系统以解释和与现实环境互动比驱动今天聊天机器人的反应性大型语言模型（LLMs）复杂得多。这些进展需要庞大的 GPU 集群——正是英伟达所提供的系统。</p>
<p>在交通、制造和国防等领域，自动化系统也遵循类似的轨迹。从概念验证到商业部署的转变将推动对计算需求的指数增长。英伟达的 Blackwell 架构及其后续产品旨在实现这一飞跃——将效率与处理能力结合，使英伟达成为构建关键工作流程的企业不可或缺的供应商。</p>
<p>与此同时，云基础设施也在经历重大变革。一波新的 GPU 即服务协议正在获得动力，企业通过 Oracle、<strong>CoreWeave</strong> 和 <strong>Nebius Group</strong> 等提供商租用 GPU 容量。</p>
<p>这一模式为英伟达创造了乘数效应，意味着该公司不仅向超大规模企业提供 GPU，还与租赁其硬件的专业云运营商合作。随着企业越来越多地采用多平台云策略，它们将工作负载分配到多个提供商。这反过来又扩大了英伟达在快速发展的 AI 硬件生态系统中的影响力。</p>
<h2>现在英伟达股票值得购买吗？</h2>
<p>综合来看，这些催化因素为英伟达的长期增长创造了强大的结构性顺风。公司的数据中心业务不仅仅是超大规模企业基础设施投资的副产品；相反，它是推动下一代 AI 应用的结构性变化的必然结果。</p>
<p>从高层次来看，6 万亿美元估值的确切时机并不如潜在趋势重要：英伟达在 AI 基础设施中处于良好位置，能够继续保持主导地位。在这种背景下，我认为该股票提供了有意义的阿尔法潜力，并且是一个引人注目的长期投资。</p>

英伟达

2 倍做多英伟达 ETF - GraniteShares

南方两倍做多英伟达

南方两倍做空英伟达

英伟达期权收益策略 ETF - YieldMax

1 倍做空英伟达 ETF - Direxion

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

2 倍做空 NVDA ETF - T-Rex

半导体 3 倍做多 - Direxion

<p>I/O Fund 的首席执行官 Beth Kindig 预测，英伟达的市值可能在明年达到 6 万亿美元，暗示有 43% 的上涨空间。她提到，数据中心销售强劲，预计每年将达到 2000 亿美元，这得益于主要云服务提供商对 AI 基础设施支出的增加。Kindig 认为，英伟达的 GPU 对于推动 AI 应用至关重要，潜在的季度销售额可达 750 亿美元。由于这些增长催化剂，该股票被视为一个引人注目的长期投资</p>

<p>Beth Kindig, CEO of the technology research firm I/O Fund, has built a reputation for bold calls in the tech sector. Much like Cathie Wood's long-standing conviction in <strong>Tesla</strong>, Kindig has consistently expressed unwavering enthusiasm for semiconductor giant <strong>Nvidia</strong>(NVDA 0.34%).</p>
<div class="lb-trans"><p>I/O Fund 的首席执行官 Beth Kindig 在科技领域建立了大胆预测的声誉。就像 Cathie Wood 对 <strong>特斯拉</strong> 的长期信念一样，Kindig 始终对半导体巨头 <strong>英伟达</strong>（NVIDIA，NVDA 0.34%）表现出坚定的热情。</p>
</div><p>In a recent interview with <em>Bloomberg</em>, Kindig sparked debate after revealing her forecast that Nvidia could reach a $6 trillion market cap by the end of next calendar year -- implying roughly 43% upside from its current levels.</p>
<div class="lb-trans"><p>在最近接受_彭博社_采访时，Kindig 引发了争论，她透露了自己的预测：到下一个日历年末，英伟达的市值可能达到 6 万亿美元——这意味着从当前水平大约有 43% 的上涨空间。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzM4MzgvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTMwMjgwMTY2OC05LmpwZyZ3PTcwMA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F833838%2Fgettyimages-1302801668-9.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Getty Images。</p>
</div><p>Below, I'll outline the logic behind Kindig's projection and then examine the key drivers that, in my view, lend credibility to her thesis.</p>
<div class="lb-trans"><p>下面，我将概述 Kindig 预测背后的逻辑，然后分析我认为为她的论点增添可信度的关键驱动因素。</p>
</div><h2>What would it take for Nvidia to reach a $6 trillion valuation?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达要达到 6 万亿美元估值需要什么？</h2>
</div><p>The vast majority of Nvidia's revenue is driven by its data center segment. In the second fiscal quarter (ended July 27), Nvidia reported $41.1 billion in data center sales -- a 56% increase year over year. This translates to an annualized run rate of roughly $160 billion.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达绝大多数的收入来自其数据中心部门。在截至 7 月 27 日的第二财季，英伟达报告了 411 亿美元的数据中心销售额，同比增长 56%。这相当于年化约 1600 亿美元的运行率。</p>
</div><p>Kindig argues that the probability of Nvidia reaching $50 billion in quarterly data center revenue by year end -- or a $200 billion annual run rate -- is &#34;very high,&#34; given the company is still in the early stages of scaling its next-generation Blackwell and Blackwell Ultra GPU architectures.</p>
<div class="lb-trans"><p>Kindig 认为，英伟达在年底前达到每季度 500 亿美元的数据中心收入的可能性——或 2000 亿美元的年化运行率——是 “非常高的”，因为该公司仍处于扩展其下一代 Blackwell 和 Blackwell Ultra GPU 架构的早期阶段。</p>
</div><p>She further contends that Wall Street is underestimating capital expenditure (capex) trends across AI hyperscalers. In her estimation, analysts are not fully modeling the scale of demand for Nvidia's GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>她进一步认为，华尔街低估了 AI 超大规模企业的资本支出（capex）趋势。在她看来，分析师并未充分建模对英伟达 GPU 的需求规模。</p>
</div><p>Kindig's math suggests that surging investment in infrastructure could push Nvidia's data center operation to $75 billion in quarterly sales ($300 billion annual run rate) by the end of next year -- implying 50% growth compared to her 2025 year-end figures.</p>
<div class="lb-trans"><p>Kindig 的计算表明，基础设施投资的激增可能会推动英伟达的数据中心业务在明年年底达到 750 亿美元的季度销售额（3000 亿美元的年化运行率）——这意味着与她 2025 年年底的数字相比增长 50%。</p>
</div><p>Of course, understanding the arithmetic is just one piece of the story. The larger question is why I share Kindig's bullish stance -- and what's truly at stake for Nvidia as AI infrastructure spending accelerates.</p>
<div class="lb-trans"><p>当然，理解这些算术只是故事的一部分。更大的问题是我为什么会分享 Kindig 的看涨立场——以及随着 AI 基础设施支出的加速，英伟达真正面临的风险是什么。</p>
</div><h2>What are the pillars supporting Nvidia's data center growth?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>支撑英伟达数据中心增长的支柱是什么？</h2>
</div><p>At the core of Kindig's thesis is hyperscaler capex spending. The world's largest cloud providers -- <strong>Amazon</strong>, <strong>Microsoft</strong>, and <strong>Alphabet</strong> -- are committing unprecedented sums to expand compute power, setting the stage for the next phase of the AI era.</p>
<div class="lb-trans"><p>Kindig 论点的核心是超大规模企业的资本支出。全球最大的云服务提供商——<strong>亚马逊</strong>、<strong>微软</strong> 和 <strong>谷歌</strong>——正在投入前所未有的资金来扩展计算能力，为 AI 时代的下一个阶段奠定基础。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/9184e0c5e508b932f0648de8ea583975.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/9184e0c5e508b932f0648de8ea583975.png"/></p>
<p>AMZN Capital Expenditures (TTM) data by YCharts</p>
<div class="lb-trans"><p>YCharts 提供的 AMZN 资本支出（TTM）数据</p>
</div><p>The rationale is straightforward: As AI workloads grow and new applications emerge, both training and inference require increasingly sophisticated infrastructure. With hyperscalers doubling down on budgets, Nvidia is positioned to be the primary beneficiary as its GPUs remain the backbone of these AI services.</p>
<div class="lb-trans"><p>其理由很简单：随着 AI 工作负载的增长和新应用的出现，训练和推理都需要越来越复杂的基础设施。随着超大规模企业加大预算，英伟达有望成为主要受益者，因为其 GPU 仍然是这些 AI 服务的支柱。</p>
</div><p>Consider robotics as an example. Companies like Amazon and Tesla are investing in systems that can navigate warehouse operations with human-grade precision. Training physical systems to interpret and engage with real-world environments is far more complex than the reactive large language models (LLMs) that power today's chatbots. Such advancements require massive GPU clusters -- precisely the systems Nvidia delivers.</p>
<div class="lb-trans"><p>以机器人技术为例。像亚马逊和特斯拉这样的公司正在投资能够以人类级别的精度导航仓库操作的系统。训练物理系统以解释和与现实环境互动比驱动今天聊天机器人的反应性大型语言模型（LLMs）复杂得多。这些进展需要庞大的 GPU 集群——正是英伟达所提供的系统。</p>
</div><p>Autonomous systems in transportation, manufacturing, and defense follow a similar trajectory. Moving from proof-of-concept to commercial deployment will drive an exponential increase in demand for compute. Nvidia's Blackwell architecture and its successors are designed for this leap -- combining efficiency with processing power that makes Nvidia an indispensable supplier for enterprises building mission-critical workflows.</p>
<div class="lb-trans"><p>在交通、制造和国防等领域，自动化系统也遵循类似的轨迹。从概念验证到商业部署的转变将推动对计算需求的指数增长。英伟达的 Blackwell 架构及其后续产品旨在实现这一飞跃——将效率与处理能力结合，使英伟达成为构建关键工作流程的企业不可或缺的供应商。</p>
</div><p>At the same time, cloud infrastructure is undergoing its own major transformation. A new wave of GPU-as-a-service agreements is gaining momentum, with companies renting access to GPU capacity through providers such as Oracle, <strong>CoreWeave</strong>, and <strong>Nebius Group</strong>.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，云基础设施也在经历重大变革。一波新的 GPU 即服务协议正在获得动力，企业通过 Oracle、<strong>CoreWeave</strong> 和 <strong>Nebius Group</strong> 等提供商租用 GPU 容量。</p>
</div><p>This model creates a multiplier effect for Nvidia whereby the company is not only supplying GPUs to the hyperscalers, but it's also partnering with specialized cloud operators that lease its hardware downstream. As businesses increasingly adopt multi-platform cloud strategies, they distribute workloads across several providers. In turn, this expands Nvidia's footprint in the swiftly evolving AI hardware ecosystem.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一模式为英伟达创造了乘数效应，意味着该公司不仅向超大规模企业提供 GPU，还与租赁其硬件的专业云运营商合作。随着企业越来越多地采用多平台云策略，它们将工作负载分配到多个提供商。这反过来又扩大了英伟达在快速发展的 AI 硬件生态系统中的影响力。</p>
</div><h2>Is Nvidia stock a buy now?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>现在英伟达股票值得购买吗？</h2>
</div><p>Taken together, these catalysts create powerful secular tailwinds supporting Nvidia's long-term growth. The company's expanding data center business is not merely a byproduct of hyperscaler infrastructure investment; rather, it is the inevitable outcome of structural shifts driving the next generation of AI applications.</p>
<div class="lb-trans"><p>综合来看，这些催化因素为英伟达的长期增长创造了强大的结构性顺风。公司的数据中心业务不仅仅是超大规模企业基础设施投资的副产品；相反，它是推动下一代 AI 应用的结构性变化的必然结果。</p>
</div><p>At a high level, the precise timing of a $6 trillion valuation is less important than the underlying trend: Nvidia is well-positioned to remain the dominant force in AI infrastructure. Against this backdrop, I think the stock offers meaningful alpha potential and makes for a compelling long-term position.</p>
<div class="lb-trans"><p>从高层次来看，6 万亿美元估值的确切时机并不如潜在趋势重要：英伟达在 AI 基础设施中处于良好位置，能够继续保持主导地位。在这种背景下，我认为该股票提供了有意义的阿尔法潜力，并且是一个引人注目的长期投资。</p>
</div>

Prediction: This Artificial Intelligence (AI) Stock Will Become the First $6 Trillion Company, According to a Wall Street Analyst

- Beth Kindig 预测 Nvidia 市值将在明年达到 6 万亿美元，增长 43%。  
- Nvidia 数据中心销售在第二财季达到 411 亿美元，同比增长 56%。  
- AI 基础设施支出加速，推动 Nvidia 成为主要受益者。  

预测：根据一位华尔街分析师的说法，这只人工智能（AI）股票将成为首个市值达到 6 万亿美元的公司